Teste Qui-Quadrado

Apresentação

O trabalho aqui apresentado tem o objetivo de, através do uso da distribuição de Poisson - uma distribuição discreta frequentemente usada para modelar o número de eventos aleatórios que ocorrem em um intervalo fixo de tempo – e sua aplicabilidade dentro do “Teste Qui-Quadrado”, definir hipóteses a fim de se estabelecer uma conclusão acerca do ritmo de chegada de clientes em um restaurante/ lanchonete situado no centro da cidade de Castanhal, Pará.

Objeto de estudo

O objeto de estudo da pesquisa foi o ritmo de chegada de clientes em intervalos de 10 (dez) minutos durante o período da manhã no estabelecimento “Top Lanches e Refeições”, localizado na Travessa Quintino Bocaiuva, 2000 – Centro – Castanhal – PA.

Foram coletados (51) dados, ou seja, obtivemos 51 intervalos de 10 minutos onde foi contabilizado o número de clientes que entrava e por sua vez consumia no estabelecimento. A coleta de dados levou dois dias, sendo coletados os dados na quarta, dia 24/09/2014 e sexta, dia 26/09/2014. A escolha destes dias foi feita baseada no fato de que estes possuem ritmo de chegada de clientes similar, sendo assim, tornará válida a conclusão do estudo.

Dia 2

Intervalo Nº de Clientes

7:30-7:40 13

7:40-7:50 10

7:50-8:00 9

8:00-8:10 4

8:10-8:20 5

8:20-8:30 13

8:30-8:40 13

8:40-8:50 9

8:50-9:00 17

9:00-9:10 6

9:10-9:20 5

9:20-9:30 8

9:30-9:40 10

9:40-9:50 7

9:50-10:00 8

10:00-10:10 7

10:10-10:20 5

10:20-10:30 12

10:30-10:40 17

10:40-10:50 7

10:50-11:00 5

11:00-11:10 7

11:10-11:20 10

11:20-11:30 10

Dados brutos coletados:

Dia 1

Intervalo Nº de clientes

7:30-7:40 5

7:40-7:50 7

7:50-8:00 10

8:00-8:10 12

8:10-8:20 9

8:20-8:30 11

8:30-8:40 6

8:40-8:50 6

8:50-9:00 14

9:00-9:10 11

9:10-9:20 7

9:20-9:30 8

9:30-9:40 11

9:40-9:50 9

9:50-10:00 15

10:00-10:10 6

10:10-10:20 6

10:20-10:30 9

10:30-10:40 5

10:40-10:50 9

10:50-11:00 12

11:00-11:10 7

11:10-11:20 8

11:20-11:30 7

11:30-11:40 4

11:40-11:50 3

11:50-12:00 4

. Teste

Para realizarmos a análise, definimos uma hipótese “H0” de que o teste pode ser realizado a partir da distribuição de Poisson e uma hipótese “H1” de que o teste não pode ser realizado a partir dessa distribuição.

A análise foi feita em dois softwares: StatSoft Statistica e Microsoft Excel.

Distribuição de Poisson realizado pelo software “Statistica”:

Category Variable: Var1, Distribution: Poisson, Lambda = 8,58824 (Spreadsheet1) Chi-Square = 2,80248, df = 5 (adjusted) , p = 0,73041

Observed

Frequency

Cumulative

Observed

Percent